一、引言 数据作为与土地、劳动力、资本、技术并列的“第五大生产要素”，已成为数字经济时代的核心战略资源。2022年12月国务院对外发布的《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确了公共数据、企业数据、个人数据三大分类，其中着重强调了公共数据作为数据要素中权威性、基础性、通用性、公益性和可控性较强的数据类型，对于经济发展、政务治理和共同富裕的实现具有十分重要的意义。公共数据是规模最为庞大的数据类型，占全社会数据资源总量的比重高达70%～80%。我国公共数据体量是巨大的，质量也非常高，是有待挖掘的公共资产，良好的公共数据资产管理是数字经济和实体经济深度融合的动力源泉，也是推动数据要素化和数据价值化的重要突破口，更是国家数据治理体系和治理能力现代化建设的关键切入点。2022年10月27日财政部发布了《关于支持深圳探索创新财政政策体系与管理体制的实施意见》，对推进数据资产管理研究，探索试点公共数据资产的确权估值、管理及市场化利用起到了积极指导作用。我国地方层面也围绕着公共数据资产化路径展开了多元化探索。广东省在全国率先出台《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，并发布了全国首张公共数据资产凭证，实质性促进公共数据资源向公共数据资产转化，其改革成效显著，公共数据资源管理持续走在全国前列。贵州、浙江等省相继出台了《贵州省政府数据资产管理登记暂行办法》《浙江省公共数据条例》等政策条例，在加强数据资产的管理、共享、开放和利用等方面制定了具体举措。良好的公共数据资产管理是充分释放数据要素价值的必经之路。国家审计作为党和国家监督体系的重要组成部分，理应在其中发挥重要作用。因此探究国家审计如何在数据要素化时代构建公共数据资产的逻辑体系、作用机制和驱动路径具有重要研究意义。 二、文献回顾 首先，对公共数据概念进行溯源。“公共数据”“公共开放数据”“公共数据资源”等词汇在地方政策和已有研究中多次出现，但仍然存在着“公共数据”与“政府/政务数据”等相近概念交叉混用的情况，严重影响到我国数据基础制度的构建。因此，首先要对公共数据和政府/政务数据的内涵进行辨析。政府/政务数据是由政府产生或拥有的所有数据资源的统称。而对于公共数据，目前我国国家立法层面尚未对公共数据范畴进行界定，但随着地方数据立法和相关研究的推进，其概念逐渐清晰。《浙江省公共数据和电子政务管理办法》首创公共数据概念，并开创了地方公共数据立法的先河。该办法将公共数据定义为各级行政机关以及具有公共管理和服务职能的事业单位，在依法履行职责过程中获得的各类数据资源。根据《深圳经济特区数据条例》的定义，公共数据的提供主体是公共管理和服务机构，数据来源场景是依法履行公共管理职责、提供公共服务。《浙江省公共数据条例》对公共数据提供主体的描述增加了供水、供电、供气、公共交通等公共服务运营单位。由此可见，在数据概念谱系中，公共数据比政府/政务数据的内涵更丰富，外延也更广。学术界也对公共数据的相关概念展开了研究。Michael Blakemore认为公共数据包括法律法规、政策文件、气象信息、科研数据库，以及其他基于公共目的产生的众多数据产品。Hansson et.al指出，公共数据的利用需要政府部门对数据进行解释和规范，当它不能被理解或者缺乏可及的资源进行有效解释时，其最终会失去有用性。孟庆国和范赫男认为公共数据是数据资源体系的重要组成，是政府可以掌控的重要资源。沈斌认为公共数据是具有公共性的数据，根据主体要素与内容要素的公共性差异，可以依照公共性逐次降低的标准将公共数据分成政务数据、公共非营利主体数据、公共营利主体数据和授权经营主体数据四类。由此看来，目前对公共数据相关概念的界定尚未形成统一认知，因此有必要从政策文件出发，根据相关文献分析公共数据的属性，对公共开放数据进行重新定义。基于地方实践和既有研究，本文认为公共数据是指包括国家机关、企事业单位、经依法授权具有管理公共事务职能的组织以及供水、供电、供气、公共交通等提供公共服务的部门，在依法履行公共管理职责或者提供公共服务过程中，收集、产生、管理并向公众提供的交通、医疗、金融、教育、环境、卫生等多个涉及公共利益领域的数据资源。 其次，探究公共数据资产化管理过程。Tony Fisher指明“数据是一种资产”。季良玉也认为数据作为一种新的生产要素，其资产属性毋庸置疑。Gargano和Raggad指出可以通过数据挖掘得到数据中有价值的信息，形成数据资产。但并非所有的数据都能构成公共数据资产，只有能够带来效益的公共数据资源才能成为公共数据资产，这往往通过组织对数据资源进行主动管理来实现。本文根据2023年1月，大数据技术标准推进委员会和中国信息通信研究院联合发布的《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》中关于数据资产的定义，推导出公共数据资产仅指组织合法拥有或控制的，能直接或间接带来经济社会效益的，可控制、可量化的公共数据资源。在数据资产管理的概念被提出之前，数据的管理思路和手段主要经历了两个阶段，即数据管理和数据资源管理。公共数据资产管理同样经历了三个阶段，即公共数据管理、公共数据资源管理和公共数据资产管理。公共数据管理涵盖数据全生命周期。公共数据资产管理包含数据资源化和数据资产化两个过程。公共数据资源化是将原始数据转变成数据资源的过程，使数据具备一定潜在价值，主要包括数据标准管理、数据模型管理、主数据和元数据管理、数据质量管理、数据安全管理。公共数据资产化是将数据资源转变成数据资产的过程，使数据充分释放潜在价值，主要包括数据流通管理、数据价值管理和数据运营管理。 最后，研究审计与公共数据管理的关系。国外学术界早期就数据资产框架（DAF）探讨了如何在数据资产中实现审计。而国内现有的关于审计和数据资产的研究还比较少，且主要针对的是企业数据资产管理。企业在数字化转型过程中积累了大量数据，通过搭建“平台+服务+安全”一体化的智慧审计中台，对数据资产开展全流程审计，有利于数据资产增值和风险防范。卫军朝和蔚海燕认为使用DAF框架可以为我国机构数据资产审计提供参考方向，并且基于该框架进行审计能够更全面地发现机构的数据资产。陆施予等认为数据资产审计是审计的新领域，利用数据资产审计能够激活数据资产潜能，促推数据要素市场发展。何雨创新性地提出了国家审计对政府数据资产实施监管的路径和作用方式，为我国数字治理现代化进程相关理论与应用研究提供借鉴。 总之，从目前的研究成果来看，还缺少关于国家审计与公共数据资产管理相结合的文献研究。国内外关于国家审计和数据资产的研究还有一定的探索空间。本文将公共数据资产作为研究对象，通过国家审计与公共数据资产管理之间的关系梳理和体系构建，并提出驱动路径，为构建国家公共数据资产管理体制机制提供参考。
